python scipy.optimize.curve\u fit使用的参数太多

我试图在类实例方法中进行一些曲线拟合，而curve_fit函数给了我的类实例方法太多的参数

代码是

class HeatData(hx.HX):
    """Class for handling data from heat exchanger experiments."""

然后是几行工作正常的方法，然后我的功能是：

    def get_flow(pressure_drop, coeff):
        """Sets flow based on coefficient and pressure drop.""" 
        flow = coeff * pressure_drop**0.5
        return flow

以及曲线拟合函数调用

    def set_flow_array(self):
        """Sets experimental flow rate through heat exchanger"""
        flow = self.flow_data.flow
        pressure_drop = self.flow_data.pressure_drop
        popt, pcov = spopt.curve_fit(self.get_flow, pressure_drop, flow)
        self.exh.flow_coeff = popt
        self.exh.flow_array = ( self.exh.flow_coeff * self.exh.pressure_drop**0.5 )

给出了错误

get_flow() takes exactly 2 arguments (3 given)

我可以通过在类外定义get_流并这样调用它来实现它：

spopt.curve_fit(get_flow, pressure_drop, flow)   

但这并不好，因为它确实需要成为类中的一个方法，才能像我所希望的那样具有多功能。如何将此工作作为类实例方法进行

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我还希望能够通过self来获得更多的参数，这些参数不是曲线拟合所使用的拟合参数。这可能吗？

如果在

HeatData

类中定义

get\u flow

，则必须将

self

作为第一个参数：

def get\u flow（self、压降、系数）：

编辑：在寻找曲线拟合的定义后，i

curve\u fit（f，xdata，ydata，p0=None，sigma=None，**kw）

因此第一个参数必须是一个可调用的参数，将第一个参数作为自变量调用： 尝试关闭：

def set_flow_array(self):
        """Sets experimental flow rate through heat exchanger"""
        flow = self.flow_data.flow
        pressure_drop = self.flow_data.pressure_drop
        def get_flow((pressure_drop, coeff):
           """Sets flow based on coefficient and pressure drop.""" 
           #here you can use self.what_you_need
           # you can even call a self.get_flow(pressure_drop, coeff) method :)
           flow = coeff * pressure_drop**0.5
           return flow
        popt, pcov = spopt.curve_fit(get_flow, pressure_drop, flow)
        self.exh.flow_coeff = popt
        self.exh.flow_array = ( self.exh.flow_coeff * self.exh.pressure_drop**0.5 ) 

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尝试删除“self”并进行调用：

spopt.curve\u fit（get\u flow，pressure\u drop，flow）

类方法定义的第一个参数应该始终是self。它会自动传递并引用调用类，因此该方法在调用时总是比您传递的多接收一个参数。

不幸的情况，可能是曲线拟合中的错误。曲线拟合使用inspect来确定起始值的数量，如果存在额外的

self

，则会产生混淆或误导

@staticmethod   
def get_flow(pressure_drop, coeff):
    """Sets flow based on coefficient and pressure drop.""" 
    flow = coeff * pressure_drop**0.5
    return flow

所以我想，给出一个起始值应该可以避免这个问题。然而，在这种情况下也有一个isscalar（p0），我不知道为什么，我认为最好将其作为问题或bug报告：

if p0 is None or isscalar(p0):
        # determine number of parameters by inspecting the function
        import inspect
        args, varargs, varkw, defaults = inspect.getargspec(f)

编辑：避免将标量作为起始值

>>> np.isscalar([2])
False

表示如果起始值定义为[…]，则只有1个参数的示例有效，例如，类似于下面的示例：

mc.optimize([2])

具有两个参数和给定起始值的示例避免了inspect调用，一切正常：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

class MyClass(object):
    def get_flow(self, pressure_drop, coeff, coeff2):
        """Sets flow based on coefficient and pressure drop.""" 
        flow = coeff * pressure_drop**0.5 + coeff2
        return flow

    def optimize(self, start_value=None):
        coeff = 1
        pressure_drop = np.arange(20.)
        flow = coeff * pressure_drop**0.5 + np.random.randn(20)
        return curve_fit(self.get_flow, pressure_drop, flow, p0=start_value)

mc = MyClass()
print mc.optimize([2,1])

import inspect
args, varargs, varkw, defaults = inspect.getargspec(mc.get_flow)
print args, len(args)

编辑：此错误已修复，因此绑定方法现在可以作为曲线拟合的第一个参数传递，如果您有足够新版本的scipy。

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处理这个问题的唯一Python方法是让Python知道

get\u flow

是一个

staticmethod

：一个函数，你把它放在类中，因为概念上它属于类，但它不需要，因此不需要

self

@staticmethod   
def get_flow(pressure_drop, coeff):
    """Sets flow based on coefficient and pressure drop.""" 
    flow = coeff * pressure_drop**0.5
    return flow

---

staticmethod

可以通过函数中未使用

self

这一事实来识别。

我尝试过，然后错误是

get\u flow（）正好取3个参数（给定4个）

在调用curve\u fit（self.get\u flow，self，…）时尝试添加self作为参数当前，我得到了

def get\u flow（self，压降，系数）：

和

spopt.curve\u fit（self.get\u flow，pressure\u drop，flow）

这仍然会产生错误

get\u flow（）只需要3个参数（4个给定）

如果调用

spopt.curve\u fit（self.get\u flow，self，pressure\u drop，flow）

？这个主意很酷，但它就是这样做的：

get\u flow（）只需要2个参数（给定16个）

如果get\u flow被定义为一个HeatData方法，那么我通过删除self得到以下错误：

全局名称“get\u flow”没有定义

我想我只需要一种方法来调用get\u flow而不调用self引用，这显然是为绑定方法自动完成的，无论“self”是否作为参数传递。有点奇怪/酷的是，“self”一词只是一个约定，我可以用“hornswagle”一词代替self。我想这不是一个非常描述性的编码实践。太好了！我现在这样运行：

popt，pcov=spopt.curve\u fit（self.get\u flow，pressure\u drop，flow，p0=np.array（[self.exh.flow\u coeff]）

并且它工作得很好。我同意这是一个错误，因为如果我给p0一个值，它应该使用它来确定参数的数量，即使p0是一个标量。